Rによる天気予報風のグラフ表現

3D棒グラフ＋地図の例

あきる（paithiov909）

誰？

今年の夏をふりかえる🎐

バテてたら夏は終わっていた

この夏にやったこと：

台風すごかった🌀

画像：台風10号まとめ　記録的な大雨・暴風　秋も台風の発生しやすい状況続く　動向に注意(気象予報士 吉田　友海 2024年09月02日) - 日本気象協会 tenki.jp

今日やること🎯

こういう表現をRでやりたい

画像：https://x.com/wni_jp/status/1425815449036476420 から

具体的に🥅

積算降水量の3D棒グラフ

  • 直近48時間の積算降水量（48時間降水量）の棒グラフ
    • 地図上で観測地点がある位置に3Dの棒グラフを描く
    • 棒は降水量で階級に分けて色をつける
    • 3Dなので、地図を傾けているとそれっぽい

どうやって❓

実はExcelでできるのだが…

  • CSVデータが気象庁｜最新の気象データあたりから取得できる
    • jmastatsパッケージで行けそうだが、ここでは手動でDLしておいた
  • 地図の表現にはMapboxというJSライブラリを使う
    • Rからはmapboxerというパッケージとして利用できる
    • ggplot2やplotlyでも地図なら描けるが、地図のZ軸方向に棒グラフを立てる表現がとても難しい

降水量の色分け🚥

とりあえず適当に色分けする関数を用意しておく。 この関数の戻り値は#RRGGBBという形のカラーコード

val2pal <- \(val) {
  dplyr::case_when(
    val >= 300 ~ "purple",
    dplyr::between(val, 200, 300) ~ "red",
    dplyr::between(val, 150, 200) ~ "yellow",
    dplyr::between(val, 100, 150) ~ "green",
    dplyr::between(val, 50, 100) ~ "blue",
    dplyr::between(val, 1, 50) ~ "cyan",
    .default = "gray"
  ) |>
    col2rgb() |>
    t() |>
    rgb(maxColorValue = 255)
}

データの整形🔨

jmastats::stationsと結合して観測地点の座標を付けておく

pre48h <-
  readr::read_csv(
    here::here("pre48h00_rct.csv"), # 9/1 13時更新分のデータ
    locale = readr::locale(encoding = "Shift_JIS") # Why are you using Shift_JIS??
  ) |>
  dplyr::select(`観測所番号`, `地点`, `現在値(mm)`) |>
  dplyr::rename_with(~ c("station_no", "station_name_label", "val")) |>
  dplyr::filter(!is.na(val)) |> # 欠測は削除する
  dplyr::left_join(
    dplyr::distinct(
      jmastats::stations,
      station_no,
      .keep_all = TRUE
    ),
    by = dplyr::join_by(station_no == station_no)
  ) |>
  dplyr::distinct(geometry, .keep_all = TRUE) # 位置で再度`distinct`する

データの整形🔨

それぞれの観測地点に対応する棒グラフそのものを地物（POLYGON）として用意する。ここでは、観測地点をsf::st_bufferで広げる

pre48h <- pre48h |>
  dplyr::mutate(
    station_name_label = station_name_label,
    height = val * 600, # 地物の高さ。ここでは適当に`600`をかけておく
    colour = val2pal(val), # さっきの色分け関数
    geometry = geometry,
    .keep = "used"
  ) |>
  sf::st_as_sf() |> # `sf`に変換しなおす
  sf::st_buffer(1000) # 棒グラフになるPOLYGONをつくる

データの確認🔎

pre48h
#> Simple feature collection with 1282 features and 4 fields
#> Geometry type: POLYGON
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: 122.9684 ymin: 24.04587 xmax: 145.771 ymax: 45.52913
#> Geodetic CRS:  WGS 84
#> # A tibble: 1,282 × 5
#>    station_name_label           val                       geometry height colour
#>  * <chr>                      <dbl>                  <POLYGON [°]>  <dbl> <chr> 
#>  1 宗谷岬（ソウヤミサキ）       7   ((141.9303 45.52844, 141.9302…   4200 #00FF…
#>  2 稚内（ワッカナイ）          11   ((141.6794 45.42398, 141.6792…   6600 #00FF…
#>  3 礼文（レブン）              12.5 ((141.0478 45.29621, 141.048 …   7500 #00FF…
#>  4 声問（コエトイ）             5   ((141.8076 45.41138, 141.8074…   3000 #00FF…
#>  5 浜鬼志別（ハマオニシベツ）  21   ((142.16 45.32937, 142.1601 4…  12600 #00FF…
#>  6 本泊（モトドマリ）           4.5 ((141.1883 45.2327, 141.1885 …   2700 #00FF…
#>  7 沼川（ヌマカワ）             1.5 ((141.8397 45.25169, 141.8397…    900 #00FF…
#>  8 沓形（クツガタ）             7.5 ((141.1274 45.17357, 141.1274…   4500 #00FF…
#>  9 豊富（トヨトミ）             6.5 ((141.769 45.10624, 141.769 4…   3900 #00FF…
#> 10 浜頓別（ハマトンベツ）       6   ((142.3396 45.13017, 142.3396…   3600 #00FF…
#> # ℹ 1,272 more rows

地点ごとデータの地図表現🗾

これを素直にggplot2で描画すると、観測地点が全国各地に散らばっているようすを確認できる

library(ggplot2)

gp <- ggplot(pre48h) +
  geom_sf(aes(fill = factor(colour))) +
  theme_light() +
  labs(title = "点の色は指定したものとは違うよ！")

gp

地点ごとデータの地図表現🗾

東海道新幹線のデータ🚅

東海道新幹線が運休して大変だったらしいので、新幹線の路線図を重ねて描いてみたい。jprailwayという自作パッケージからデータを読み込んでおく

# 鉄道区間のsf (LINESTRING)
tkd_line <- jprailway::polylines |>
  dplyr::filter(name == "東海道新幹線")

# 駅のsf (POLYGON). ただし、ここでは代表点の座標を使う
tkd_station <- jprailway::stations |>
  dplyr::semi_join(
    jprailway::lines |>
      dplyr::filter(name == "東海道新幹線") |>
      tidyr::unnest(station_list, names_sep = "_"),
    by = c("code" = "station_list_code")
  ) |>
  dplyr::select(code, name, lat, lng) |>
  sf::st_drop_geometry()

東海道新幹線の路線図🚅

これは、こんな感じのデータ

コード 
gp +
  geom_sf(data = tkd_line) +
  geom_point(aes(x = lng, y = lat), data = tkd_station) +
  ggrepel::geom_label_repel(aes(x = lng, y = lat, label = name), data = tkd_station) +
  coord_sf(xlim = c(135, 140), ylim = c(34.5, 35.8)) +
  labs(
    title = "東海道新幹線の停車駅",
    caption = paste(
      "出典：国土数値情報（行政区域データ、鉄道データ）（国土交通省）",
      "https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-v3_0.html",
      "https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-v2_3.html",
      sep = "\n"
    )
  )

Mapboxとは🎁

コード 
library(mapboxer)

jpmap <-
  mapboxer::mapboxer(
    style = basemaps$Carto$voyager,
    center = c(140, 40),
    zoom = 3.2,
    pitch = 60.00,
    bearing = -12.0
  )
コード 
jpmap <- jpmap |>
  mapboxer::add_line_layer(
    id = "tkd_line",
    source = tkd_line |>
      mapboxer::as_mapbox_source(),
    line_color = "#000000",
    line_opacity = 0.8
  ) |>
  mapboxer::add_circle_layer(
    id = "tkd_station",
    source = tkd_station |>
      mapboxer::as_mapbox_source(),
    circle_color = "#000000",
    circle_opacity = 0.8
  ) |>
  mapboxer::add_tooltips(
    layer_id = "tkd_station",
    tooltip = "{{name}}"
  )

本来はこんな雰囲気で地図を描画するためのライブラリ

Mapboxによる地図🎨

この地図は左クリックでのドラッグでパン、右クリックでのドラッグで回転、ホイールで倍率の変更ができる

高さがある地物を描く🗼

Mapboxには、地図にグラフを重ねることができる特別な機能があるわけではないが、fill-extrusionというレイヤーとして追加することで、高さがある地物を描画することができる

↑本来はこういった表現をするための機能らしい

Mapboxでの3D棒グラフ📊

コード 
jpmap <- jpmap |>
  mapboxer::add_source(
    id = "extrusion_src",
    source = pre48h |>
      mapboxer::as_mapbox_source()
  ) |>
  mapboxer::add_layer(
    list(
      id = "extrusion",
      type = "fill-extrusion",
      source = "extrusion_src",
      paint = list(
        "fill-extrusion-color" = list("get", "colour"),
        "fill-extrusion-height" = list("get", "height"),
        "fill-extrusion-base" = 0,
        "fill-extrusion-opacity" = 0.6
      )
    )
  )
コード 
jpmap |>
  mapboxer::add_tooltips(
    layer_id = "extrusion",
    tooltip = "観測所: {{station_name_label}}<br />降水量: {{val}} mm"
  )

こちらのブログ記事のやり方を参考に、棒グラフの棒そのものを地物（POLYGON）としてあらかじめ用意したので、それを描画することで、3D棒グラフのような表現ができる

Mapboxでの3D棒グラフ📊

まとめ🌂

Rで天気予報風のグラフを描けた！！

  • ただし、力技による
    • Mapboxのfill-extrusionを使えば、高さのある地物を表現できる
  • 3D棒グラフ＋地図の表現はかなり大変
  • そもそもこれが見やすい、便利な表現なのかイマイチわからない
  • でも、変な図を描くとR力の高まりを感じられる

Enjoy!!